40|连接器:如何以MQ为核心搭建数据集成架构?
连接器是什么
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本文深入探讨了如何以消息队列(MQ)为核心搭建数据集成架构。首先介绍了连接器的作用和价值,以及数据集成和连接器的关系。通过比较典型数据集成组件和消息队列连接器两种方案的差异,阐述了消息队列连接器的技术特点。文章还详细分析了消息队列连接器的底层原理,包括分布式任务调度平台的开发和设计、各种源、目标连接器的开发以及简单的数据清洗能力。此外,还介绍了业界主流消息队列连接器的具体实现,以Kafka Connector为例,解析了其系统架构和RESTful API。通过示例展示了Kafka SourceConnector的功能和使用案例。 连接器是将数据从源端搬到目标端的组件,而消息队列连接器的其中一端一定是消息队列。数据集成是将数据从数据源搬到数据目标的过程,消息队列连接器只是数据集成概念下的一种具体实现方案。消息队列连接器需要把数据先存储到消息队列中缓存,然后根据需要再从消息队列中消费数据,导入到下游,适合数据源和数据目标是一对多的场景。消息队列连接器由Runtime、Connector、Transforms三部分组成,其中Runtime是一个分布式任务调度集群,Connector表示将数据导入、导出消息队列,而Transforms通过配置化的参数完成对数据的清洗和转换等操作。 主流消息队列如Kafka、RocketMQ、Pulsar都支持连接器的概念,具备分布式的任务调度平台,并在平台上执行分布式的Source和Sink任务。尽管像Spark/Flink、Mesos等分布式任务调度平台具备任务的运行、调度、启停能力,但主流消息队列仍独立开发Runtime,这是因为消息队列连接器需要特定的数据缓存和消费模型,以应对一对多的数据源和数据目标场景。 总的来说,本文全面介绍了连接器的概念、数据集成和连接器的关系,以及消息队列连接器的底层原理,适合读者快速了解数据集成架构的技术特点。
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- Geek_ec80d2好一点的数据集成工具都是商业化的产品,开源的flink CDC导库不能保证数据可靠性。
作者回复: 是的,非常同意。不止 flink CDC,还有debezium 也存在类似的问题。在我看来,数据集成工具是一个细致活,它的核心竞争力不是功能实现,而是稳定性和可靠性。 以 MySQL Binlog 订阅为例,如何处理各种边界场景(比如上游 binlog 丢失损坏,变更等等),以及如何解决数据审计问题,即如何保证数据不丢失,丢失的时候可以通过审计系统发现丢失了哪些数据,为何丢失。 从实际落地来看,一般核心业务的数据集成工具都需要使用商业化产品。非核心业务的可以用开源产品。
2023-09-26归属地:北京 - Geek_ec80d21、是在讲数据库的导库,还是讲数据库的CDC?方法和实现也不一样。 2、另外,据我所知,消息中间件的sink、source并没有数据清理部分。2023-09-26归属地:北京